循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种处理序列数据的神经网络，它能够捕捉序列中的时间依赖性。在自然语言处理、语音识别等领域有着广泛的应用。

RNN 基本原理

RNN 通过其循环结构，允许信息在不同的时间步之间传递。每个时间步的输出都依赖于当前输入以及之前时间步的隐藏状态。

  • 输入层：接收序列数据。
  • 隐藏层：包含循环单元，负责保存信息。
  • 输出层：根据当前和之前的隐藏状态，输出序列的下一个元素。

RNN 类型

RNN 主要分为以下几种类型：

  • 简单 RNN：最基础的 RNN 结构，但存在梯度消失或梯度爆炸的问题。
  • 长短期记忆网络（LSTM）：通过引入门控机制，能够学习长期依赖关系。
  • 门控循环单元（GRU）：简化 LSTM 结构，减少参数数量，提高效率。

RNN 应用

RNN 在以下领域有着广泛的应用：

  • 自然语言处理：机器翻译、文本摘要、情感分析等。
  • 语音识别：将语音信号转换为文本。
  • 时间序列分析：股票预测、天气预测等。

深度学习教程

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